고중복도 비디오카메라 영상을 이용하여 GPS/INS 및 지상기준점 자료 없이 제작되는 자유 입체 모자이크 영상은 기준 프레임 영상의 3차원 모델좌표계로 표현되는 상호표정요소를 이용하여 제작될 수 있다. 이와같이 제작된 자유 입체 모자이크 영상으로부터 결정되는 3차원 좌표는 3차원 모델좌표계로 나타내게 된다. 따라서 자유 입체 모자이크 영상을 이용하여 절대좌표를 결정하기 위해서는 모델좌표계를 절대좌표계로 변환하기 위한 방법이 필요하다. 일반적으로 서로 다른 두 개의 3차원 직각 좌표계간의 좌표변환은 3차원 상사변환(similarity transformation)이 사용된다. 하지만 자유 입체 모자이크 영상의 3차원 모델좌표는 원점으로부터 떨어질수록 오차가 누적되어 선형변환을 이용한 좌표변환을 수행하기 어렵다. 따라서 이러한 자유 입체 모자이크 영상의 모델좌표를 절대좌표로 변환하기 위한 3차원 비선형 변환 방법이 필요하다. 또한 절대좌표계로 표현된 수치지도와 입체 모자이크 영상을 중첩하여 사용하기 위해서는 자유 입체 모자이크 영상을 실좌표 입체 모자이크 영상으로 변환하기 위한 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자유 입체 모자이크 영상의 3차원 모델좌표를 3차원 절대좌표로 변환하기 위한 3차원 비선형 변환 방법과 이 방법을 기반으로 자유 입체 모자이크 영상을 실좌표 입체 모자이크 영상으로 제작하기 위한 2차원 비선형 변환방법을 제안하였다.
본 연구에서는 GPS에 의한 2차원 실용좌표의 획득면에 중점을 두고 WGS84와 벳셀타원체간의 3차원 좌표변환에 필수요소인 지역지오이드고 모델없이 두 타원체간 투영좌표의 상호 변환모델식을 구성하여 점검점에 적용하고 실용성과와 비교 고찰하므로서 UTM투영좌표에 의한 타원체간 2차원 좌표변환의 산정법을 제시한 것이다. 인천시지역을 시험모델로 관내 11개 삼각점으로부터 상호변환계수를 도출하고 점검점인 15개 지적삼각점에 적용하여 양방향의 변환정밀도를 분석한 결과, 측지좌표의 경우 위도 및 경도성분에서 각각 $\pm0.006$초, $\pm0.013$초, 평면직교좌 표의 경우는 남북 및 동서방향에서 각각 $\pm{17cm}$ 및 $\pm{30.0cm}$의 표준편차로 변환할 수 있었다. 또한, 남한지역을 대상으로 한 광역망, 경인.충남지역의 지역망 및 인천지역의 국소망으로부터 3-매개변환, 7-매개변환 및 UTM좌표간 변환계수를 각각 산출하여 점검점에 적용하고 변환넓이에 따른 변환기법별 변환특성도 고찰하였다.
본 논문에서는 동작 비디오를 분석하고 이를 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하는 방법을 제시한다. 비디오에서의 사람의 동작 인식에서는 OpenPose를 사용하여 사람의 몸 keypoints를 추적해 2차원 위치 좌표로 얻는다. 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하기 위해 Deep-Learning을 사용하여 2차원 위치 좌표를 3차원 위치 좌표로 변경한다. 캐릭터 스켈레톤에 적용하기 위해 3차원 위치 좌표를 회전값으로 변환하고 그 회전값을 캐릭터 스켈레톤 좌표에 맞게 변환한다. 비디오의 사람의 동작과 유사한 3차원 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법을 제안하고 적용 결과를 제시한다.
일반적으로 GPS 좌표변환은 3-10개의 변환요소에 의하여 3차원좌표로 이루어진다. 기존의 우리나라 삼각점의 성과는 수평위차결정과 수직위치의 측정이 각각 독립적(2D+1D)으로 관측 및 조정되었을 뿐만 아니라 이들에 대한 경중률도 정확하게 결정되어 있지 않다. 본 연구에서는 3차원(3D)방식의 결정방법과 수평위치와 연직위치의 분리(2D+1D)형태의 독립변환변수에 의한 변환방법을 서울의 강남지역과 용인의 구소삼각지역에 대하여 분석하였다. 연구결과 전통적인 3D변환방법보다는 2D+1D의 독립변환방식이 현재의 성과와 비교 분석한 결과 더 효율적이었다.
3차원 물체의 합성된 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)을 새로운 형태의 3차원 좌표변환 기술을 사용하여 제작하였다. 제작될 3차원 물체는 CCD 카메라를 사용하여 시야각도(viewing angle)를 변화시키면서 여러개의 영상으로 기록하였다. 이렇게 얻어진 영상 데이터는 2차원 복소 매트릭스를 사용하여 수학적인 방법으로 계산되고, 최종적으로 합성된 3차원 CGH로 부호화하였다.
본 연구는 기타원점좌표체계의 지적자료를 통일원점좌표계로 변환하여 연속된 형태로 제작함으로써 GIS 분야에서 지적자료의 활용성을 높이는데 목적을 두고 진행되었다. 이를 위해 경기도 오산시를 대상으로 관련기관의 협조를 받아 실험연구를 실시하였다. 실험연구에서는 좌표변환에 활용되는 기준점 영역을 대 영역, 중 영역, 소 영역 3단계로 구분하였다. 또한, 최초 기타 원점 측량당시의 기준점 성과와 현재 업무에 활용하고 있는 기준점성과를 활용하여 그 결과를 비교하였다. 실험연구에서 사용한 좌표변환 방법은 2차원 투영변환 중 대표적인 등각사상변환, 부등각사상변환, 다항식변환 방법을 적용하였다. 변환 전·후의 필지 모양 및 형태변화를 측정하고, 최종적으로는 좌표계 통일후 인접지역에 대한 이격거리를 측정하여 가장 적정한 좌표변환 방안을 설정하였다. 실험연구 결과 대 영역의 부등각사상변환이 모양 및 형태변화와 이격거리에 있어 가장 양호한 값을 나타내었다.
본 논문에서는 다중카메라를 이용한 3차원 공간 구성에 대한 분석을 위해 실제 카메라의 3차원 위치를 분석하였다. 카메라의 3차원 위치 분석을 위해서 카메라 교정법을 이용하였으며 교정 결과 얻은 카메라의 외부변수를 역좌표변환하여 카메라의 3차원 위치를 얻었다. 다중카메라 교정을 위해서 10대의 카메라를 다섯 쌍의 스테레오 카메라로 묶어 교정을 하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 카메라의 외부변수의 역좌표변환으로 실제 카메레라의 위치를 계산하였고 이것의 정확한 3차원 위치정보를 얻기 위해 초기 교정에서 선택된 12개의 점을 기초로 하여 각 좌표의 8-방향의 좌표 결과를 얻게 된다. 이렇게 해서 얻은 좌표를 이용하여 카메라 교정 과정을 반복하였다. 그 결과 카메라의 정확한 3차원 위치를 얻었으며, 또한 마커 좌표의 변화가 카메라의 위치에 영향 정도를 분석하였다.
본 연구에서는 3차원그래픽스를 이용하여 영상검지기에서의 교통정보를 얻기 위한 검지영역 설정시 안정된 검지영역을 찾기 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 기존의 영상검지기에서는 사용자가 임의로 검지영역을 설정하여 교통정보를 수집함으로 인하여 안정된 교통정보를 얻기가 어려웠으며, 영상카메라의 설치시 과다한 설치규격의 설정으로 비효율적 측면이 발생될 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 영상검지기를 현장에 설치하기 전에 영상검지기 설치를 위한 사전 모의실험을 토대로 최적의 안정된 설치위치 결정이 매우 중요하다. 본 연구에서 개발한 모의 실험기는 도로의 기하구조와 차량을 모델화 하고 이를 3차원으로 좌표화하여 좌표변환식과 원근변환식을 이용하여 3차원좌표를 2차원으로 변환시키고 컴퓨터 모니터에 투영하여 대상 설치위치에서의 결과를 가시화하였다. 본 연구는 개발된 모의실험기의 적용성 검토를 위하여 현재 영상검지기를 운영중에 있는 한 접근로를 대상으로 사례연구를 수행하였다. 수행결과 교통량과 통행속도계측시 최적검지영역 설정을 위한 영상검지기의 설치규격은 높이가 각각 7m, 12m이상이며, 수직각은 각각 $30^{\circ}$, $80^{\circ}$인 것으로 나타났다.
본 시스템은 어항 속의 물고기 움직임을 추적하기 위해 직교식 스테레오 비젼 시스템(Othogonal Stereo Vision System)으로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame Grabber를 사용하여 초당 8-Frame의 두 개의 영상(정면영상, 상면영상)을 획득하며, 실시간으로 갱신하는 배경영상과의 차영상을 통하여 이동객체를 추출하고, Labeling을 이용하여 Clustering한 후, Cluster의 중심좌표를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 직선방정식을 이용하여 3차원 좌표보정을 수행하여 이동객체의 좌표를 생성한다.
본 논문에서는 카타디옵트릭 카메라로부터 획득한 전 방향 구면 왜곡 영상에서의 좌표를 실제 거리좌표로 변환하기 위해서 3차원 포물면 좌표 변환 방법과 Delta-bar-delta 알고리즘에 의한 좌표 교정방법을 제시하였다. 실험을 통해 살펴본 결과 제안된 좌표 변환 방법이 환경 변수에 민감한 좌표 변환에서의 정확성 및 신뢰성을 가짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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